讓高管了解大數據分析

過去三十年,許多公司增設新的管理層以應對變幻莫測的商業環境。上世紀80年代中期,對於多數公司而言,首席財務官還是個陌生的職位。然而,伴隨着價值管理以及企業與投資人關係日趨透明,越來越多的公司有了首席財務官。隨着品牌建設與客户管理對公司的重要性與日俱增,首席市場官就變得越來越重要,此外,還有不少公司設置了首席戰略官,幫助公司應對來自市場的挑戰。

現在,數據分析的力量正深刻影響着商業格局。抓住數據發展帶來的機遇,增加利潤,提升生產力甚至打造全新的業務單元,成為了企業的新需求這不僅需要信息基礎設施領域的人才與投資,也需要變革思想觀念,組織一線培訓,提高團隊的執行力。若沒有強大的執行力,要充分駕馭數據分析的巨大浪潮將格外困難。

大數據對公司的影響非常廣泛,涉及市場營銷、風險、運營等,高級管理層能夠以不同的方式參與其中。某些情況下,可以將任務委託給首席信息官、首席市場官、首席戰略官等。其他公司或許需要新的角色,如首席數據官、首席技術官或者首席分析師等,來組建一流的數據分析中心團隊。

本文致力於闡明相關高管們最重要的任務以及提出一些關鍵問題,對於這些問題的回答有助於重設企業高管結構。重新構想高管的角色與職責,聽起來非常困難,但鑑於目前數據發展創造的機遇與挑戰,如不重構高管結構,企業的發展將面臨危機,也有可能陷入更為激烈的競爭環境中。

數據分析團隊的六大任務

制定並實施一項大數據與先進分析戰略,需要的不僅僅是將數據提供給外部服務提供商進行數據挖掘,而是讓公司以經營日常業務的方式應對轉變。變幻莫測的環境對高管團隊提出嚴格要求。經驗豐富的高管具有不可替代性,他們能夠將理論應用於實際,引導企業渡過難關,作出艱難的權衡,在決策出現分歧時表明權威立場。新的數據分析文化,將成為企業領導力的新焦點,這是必然的發展趨勢。經驗表明,數據分析團隊的需要完成六項任務。在分配任務與增設新職時,企業領導人需要充分評估這六大任務。

創新思維

已經着手創新思維,革新觀念的高級團隊需要獲取數據分析知識,以此瞭解大數據的作用。同時,他們也需要接受數據已然成為業務核心這一事實。只有公司高層管理人員的思維與觀念發生轉變後,持久的行為變化才能輻射整個公司。初期階段,非常重要的一個問題在於“數據分析怎麼樣才能幫助企業實現跨越式發展?”這種發展通常發生在企業每一個重要的業務與職能部門中,由具有影響力的高級主管所領導。

一家大型運輸公司的領導人要求其首席戰略官負責數據分析。為了在公司高管中傳播新的思想與知識,該首席戰略官安排了高管們訪問一些具有數據頭腦的大公司。隨後,他要求每個業務部門將數據分析作為明年戰略規劃的重點之一。這一做法非常成功。一方面,大數據融入了各部門的戰略目標中;另一方面,其鼓勵各部門的管理人員關注大數據。不久之後,他們便開始分享各自的想法並不斷探索新的分析機遇這一切給該公司注入了新的活力。

制定數據分析策略

與其他新興商業機遇相同,數據分析潛力仍未得到充分發掘,原因在於缺少清晰的戰略、計劃與標準。許多公司在該領域受挫,有些是因為沒有設置高管明確負責數據分析或者制定相關規劃;還有則是因為沒有開展充分的討論或者投入必要時間分清楚大數據分析的輕重緩急。

一家電信通訊公司的首席執行官致力於發展數據分析,尤其是利用數據分析優化客户關係與定價。儘管該公司聘用了一名高級分析人員,但很快發展陷入了停滯。誠然,分析團隊付出了努力,深入探索模型與分析技術。但企業部門的同事沒有及時培訓其中級管理人員,如何使用這些模型:他們尚未了解這些分析與模型的潛力,因為這些並不是其戰略重點。

正如之前談到的,要充分實現數據分析的潛力需要制定清晰的計劃。計劃需要劃分重點並明確路徑以實現預計的經營業績,這與戰略規劃的流程相似。制定這樣的計劃需要團隊的支持。

在一家北美公司,首席執行官要求在線數字運營負責人(他具備豐富的數據知識)制定企業發展戰略。首席執行官同時要求,該負責人在制定發展戰略時必須與其他不熟悉大數據的業務部門負責人合作。這項合作將數據與分析技術專家和經驗豐富的前線運營者結合起來保證了計劃中列舉的分析目標關注實際、具有影響力的商業決策。此外,在高管互相分享彼此進程後,這種協作模式成為了其他業務部門規劃實踐的藍圖。

決定建設項目、需要購買或租借的服務

另外一些重要決策,也需要有權威、有經驗的高級領導人負責,這些決策涉及數據集成,搭建高級分析模型與工具以改善運營狀況,由此就提出了巨大的資源需求。現在,越來越多的外部供應商有能力提供核心數據、模型與工具。因此,企業需要高管的經驗來權衡究竟是“獨立開發還是購買服務”?是否需要內部獨立開發這些模型與分析工具,並徹底擁有這些自定的分析技術的知識產權以此滿足迫在眉睫的'開發戰略需求與預期運營提升?或者規模擴張至關重要,以至於借用外部供應商的經驗與人力是不是更為明智的選擇?創建強大的數據資產也需要高級領導的參與。限制關鍵外部數據的訪問需要就企業與客户、供應商或其他價值鏈上的第三方建立高級夥伴關係。

不同零售商選擇了完全不同的道路,這讓企業領導人瞭解,其必須權衡的一系列因素。一些零售商與數據分析公司已經簽訂了長期合同,涵蓋廣泛的數據分析需求。其他方,包括傳統企業與在線企業,也對內部數據與分析技術展開深入投資。每一個選擇都反映出戰略、金融與組織需求的動態集,這些都應該由高層管理而非中級管理人員決定。

確保數據分析技術專業優勢

在任何戰略方案中,企業總需要分析專家助力實現快速穩定發展。當今時代的數據分析博弈基於開放、雲基礎設施,因此,所有內部與外部數據能夠輕鬆地以用户友好的方式整合。新環境也要求新的管理技能,調動更多資深數據專家。這些專家能夠開發預測或優化模型,確保發展的可靠性。

目前,在世界最熱門的市場中,已經有許多公司爭先尋找這些先進技術人才,爭取到這些寶貴的人力並讓他們與企業領導人真正互動起來,以此改變公司發展狀況是高層管理人員未來的真正任務,而這通常需要創造性的解決方案。

某家主流消費品企業的大數據領導人決定在遠離公司本部的地區投資建立一個數據分析中心,該區擁有豐富的數據科學家與數據工程師青睞的優秀人才與文化環境。接下來,公司領導人完成最後一步,讓每個分析團隊與本部的業務團隊間實現直接聯繫。